2001－2020年東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性時空演變

張海濤，李加林，3，劉永超，3

（1.寧波大學 東海研究院，浙江 寧波 315211；2.寧波大學 地理與空間信息技術系，浙江 寧波 315211；3.陸海國土空間利用與治理浙江省協同創新中心，浙江 寧波 315211）

人類世以來，人類與地球的相互作用進入了新的發展階段，作用規模、速度、連通性及其相互作用變得更加重要、不可預測和不確定，并極有可能更加動蕩[1]。在人類利用、改造自然的過程中，生態系統的冗余性、多樣性在過度開發中逐漸被消耗。生態系統對發展過程中快、慢變量造成的沖擊與擾動更加敏感[2]，系統動態穩定態勢受到威脅，結構與功能發生變化和障礙，甚至出現破壞性波動或惡性循環。雖然不合理的人類活動對自然環境產生了脅迫，但適當的統籌規劃與生態治理為生態環境退化帶來了轉機[3]。自然、社會、經濟的相互作用密不可分，面對日益緊迫的可持續發展挑戰，需將人與自然視為整體[4]。

海岸帶是海陸相互作用的地區，同時是人口集聚、國民經濟和社會發展的重要區域和戰略中心[5]。全球約40%的人口居住在距離海岸線100 km的范圍內[6]。然而海岸帶地區正面臨著過度開發導致的人地矛盾日益突出、資源快速萎縮、生態環境惡化、自然災害頻發、生態系統服務與功能衰退甚至喪失等生態環境問題[7-9]。要實現精準有效的保護與修復，首要問題是了解海岸帶生態系統的狀態。傳統的針對某一生態過程的管控在自然、社會、經濟耦合的復合生態系統治理中作用有限，關注系統動態演變的韌性思維為分析與解決復合生態系統可持續發展問題提供了支撐，并有助于提高相關系統治理的有效性[10]。同時，海岸帶韌性研究是陸海統籌生態管理的核心機制，是促進區域可持續發展的重要舉措[11]。

Resilience 起源于拉丁文“resiliere”，其最早定義是1824 年的《大英百科全書》指出的應變體在由壓縮應力引起變形之后恢復其大小和形狀的能力。也被翻譯為彈性、恢復力、韌性[12]。1973年，霍林將韌性概念引入生態學，用來表示生態系統吸收擾動并維持原有系統結構、功能和反饋的能力[13]。此后韌性又受演化論的影響發展為演進韌性[14]。韌性經歷了從工程韌性到生態韌性再到演進韌性的跨越。從工程韌性強調系統受擾動后恢復至原始狀態，到生態韌性強調維持系統結構和功能的穩定及穩態轉換，再到演進韌性強調系統在受到擾動后具備學習、適應與自組織的能力。韌性的內涵越來越豐富，更注重系統與外界擾動之間的相互作用機制與系統自身的創新、進化能力[15]。韌性評估方法也越來越復雜，目前主流的生態系統韌性量化模式有兩種，即基于過程與基于狀態的韌性評估[16]?；谶^程的韌性評估認為韌性是系統從擾動或沖擊中恢復能力的度量，強調對系統進行長時序密集監測，從變化曲線中捕捉識別系統變化的突變點與拐點，將其作為系統狀態轉變的節點，根據系統恢復至新穩態的恢復量級及恢復時間，評價系統韌性[17-18]?；谶^程的韌性評估對系統特征的采集頻度要求較高，研究對象通常以自然生態系統為主?；跔顟B的韌性評估將韌性作為系統的普遍性特征，認為韌性是維持系統自身發展的能力，存在于系統發展的全過程，且可在系統過程的任意時刻評估，可對同一系統在不同發展階段的韌性水平進行對比分析[19-20]?；跔顟B的韌性評價是對系統的橫向度量，即對系統不同要素的綜合度量，評估結果依賴指標體系，此外由于評估涉及眾多自然與社會經濟要素，多源數據由于時空分辨率的差異，如何更好地實現數據融合值得深入研究。

當前韌性內涵仍在不斷豐富，海岸帶韌性研究取得了一些進展，如沿海社區災害韌性指數（CCHPR）[21]，海岸帶韌性模型（CRM）等[22]。然而，關于海岸帶韌性的評估主要以基于統計數據的指標框架為主，結合地理信息數據的研究較少，難以展現退化、受損的生態系統。本文基于多源數據，從復合生態系統基底狀態、社會經濟發展與資源環境稟賦的耦合協調關系、復合生態系統的可持續發展潛力、人類活動對環境的影響范圍與強度方面，綜合東海區大陸海岸帶復合生態系統多維脆弱度、穩定度、健康度、干擾連通度，構建評價體系，定量評估東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性。

1 研究區概況

東海區大陸海岸帶位于23°36′N－31°30′N、116°53′E－122°08′E 之間，面積約1.18×105km2，北起蘇滬交界處，南至閩粵交界處，隸屬上海、浙江、福建三省市。區內岸線曲折、海灣發育，北部沿海以平原為主，淤泥質海灘廣布，南部多低山丘陵，以基巖海岸為主。受多源數據影響，島嶼數據有不同程度缺失，因此東海區大陸海岸帶向陸一側為市級行政邊界，向海一側以2020 年海岸線為界，包括上海、嘉興、杭州、紹興、寧波、臺州、溫州、寧德、福州、莆田、泉州、廈門、漳州。東海區大陸海岸帶主要位于亞熱帶季風氣候區。區內土地利用類型以林地、耕地、不透水面為主。2001－2020 年不透水面與耕地的變化面積最大，城市擴張引起的不透水面面積增加，是東海區大陸海岸帶土地利用類型變化的主要因素。東海區沿海13 個地區2020 年共有常住人口1.69億，2020年GDP 約占全國GDP 的12.55%，是中國沿海地區人口最密集、經濟規模最龐大的地區之一。

2 數據與方法

2.1 數據來源

高程數據為NASA Digital Elevation Model（NASADEM），來源于EARTHDATA（https:∕∕www.earthdata.nasa.gov∕）。衛星影像來自Google Earth Engine 平臺的MOD09A1 V6.1數據集。0.55微米的氣溶膠光學厚度數據來自MCD19A2_GRANULES數據集、NPP 數據來自MOD17A3HGF 數據集。土地利用數據為中國年度土地利用數據集（CLCD）[23]。月均氣溫、月降水量、夜間燈光數據來自國家地球系統科學數據中心（http:∕∕www.geodata.cn∕）、國家青藏高原科學數據中心（https:∕∕data.tpdc.ac.cn∕）。人口密度數據來自WorldPOP、GDP數據來自Figshare[24]，2020年GDP空間數據缺失，用2019 年數據代替。第二產業占GDP 比重等社會經濟統計數據來自各地區統計年鑒。不同來源的數據空間分辨率不一致，將其統一至500 m空間分辨率，并將坐標系統一。

2.2 研究方法

2.2.1 基于SRP模型的多維脆弱度

生態脆弱性是指生態系統在特定時空尺度上相對于外界干擾的敏感反應和自我恢復能力，是自然屬性和人類活動相互作用的結果。脆弱性是系統敏感性的表現，是系統吸收變化與干擾能力的基礎，能夠反映系統對外界擾動的抵抗力[25]?；谏鷳B敏感性-生態恢復力-生態壓力（sensitivity-resilience-pressure，SRP）模型構建東海區大陸海岸帶復合生態系統的多維脆弱性評價體系，從自然、社會、經濟方面選取14 個指標，通過層次分析法設定指標權重。層次分析法的計算結果顯示，最大特征根為14.933，根據RI 表查到對應的RI 值為1.57，因此CR=CI∕RI=0.045 7＜0.1，通過一次性檢驗（表1）。

表1 東海區大陸海岸帶復合生態系統多維脆弱度評價體系

地形位指數將高程與坡度兩種因素結合起來，能夠綜合反映研究區的地形條件。坡度數據提取自DEM數據。地形位指數計算公式如下[26]：式中：TI為地形位指數；E、S分別為任意位置的高程與坡度；Eˉ、Sˉ分別為研究區高程平均值與坡度平均值。TI值越大，高程和坡度值越大；TI值越小，高程和坡度值越??；若高程值高、坡度值低或高程值低、坡度值高則TI值居中。

景觀干擾度指數表示地物受外部干擾程度大小，是景觀抗干擾能力與自我恢復能力的體現。景觀分離度（D）、景觀分維度（F）及景觀破碎度（P）常被用于構建景觀干擾度指數，通過Fragstats 軟件采用移動窗口法分別計算逐年土地利用數據的3類景觀指數[27]，設定權重計算景觀干擾度，公式如下：

式中：E為景觀干擾度指數；a、b、c分別為3 類指數權重，權重之和為1，參考相關研究[28]，a，b，c分別為0.5、0.3、0.2。

在Google Earth Engine 平臺中調用MOD09A1 V6.1 數據集、分別計算2001－2020 年內所有有效像元的歸一化植被指數（NDVI）、濕度（Wet）、干度（NDBSI）并進行年度均值合成，計算公式如下[29-30]：

式中：red、green、blue、NIR、SWIR1、SWIR2 分別對應MODIS09A1 的第1、4、3、2、6、7 波段，SI、IBI分別為裸土指數與建筑指數。

2.2.2 基于生態足跡與環境承載力的穩定度

生態足跡將各種資源和能源消費項目折算為耕地、草地、林地、建筑用地、化石能源用地和海洋（水域）6 種生態生產性面積，并將這些具有不同生態生產力的生產面積轉化為具有相同生態生產力的面積，以對生態足跡和生態承載力進行定量測算，確定人類是否處于生態系統的可承載范圍之內。生態足跡法從生態視角核算自然資本，衡量人類對地球再生能力的直接和間接需求，并將其與地球上現有的生態生產能力相比較，是一種易于閱讀的生態可持續性衡量工具，生態足跡模型能體現出不可再生資源對生態穩定發展的重要性[31]。

傳統二維生態足跡模型包含生態足跡及生態環境承載力兩方面，生態足跡表示為滿足某地區人口生活生產消耗的各種資源或產品及吸納經濟活動過程中產生的各種廢棄物所需的生態生產性土地面積，生態足跡包括生物資源賬戶及能源消耗賬戶。計算公式如下：

式中：EF為區域生態足跡；N為區域人口數量；ef為人均生態足跡；Ai為第i種產品折算后的人均生態生產性土地面積；Ci為第i種產品的人均消費量；Pi為第i種產品的世界平均生產力。表2 為生態足跡中的生態產品及能源消耗指標，世界平均生產力數據來源于聯合國糧食及農業組織數據庫（https:∕∕www.fao.org∕faostat∕zh∕#data∕QCL）。

表2 生態足跡核算指標

二維生態足跡模型中的生態承載力指在不破壞區域生態環境的前提下，區域能夠提供人類可持續開發的生態生產性土地面積。根據不同的土地利用方式，生態生產性土地一般分為耕地、林地、草地、水域、建設用地、污染吸納地和化石能源地[32-33]。公式為：

式中：EC為區域生態承載力；N為區域人口數量；ec為人均生態承載力；aj為第j類生態生產性土地利用的人均面積；rj為第j種消費品的均衡因子；yj為第j種消費品的產量因子。在計算生態承載力時需扣除12%的生物多樣性保護面積。

生態協調系數反映區域社會經濟發展狀況與生態環境的協調關系，生態協調系數建立在生態壓力指數基礎上，生態壓力指數又稱生態足跡強度指數，指單位生態承載面積上的生態足跡，計算公式如下：

式中：EFI為生態壓力指數；EF為生態足跡；EC為生態承載力；D為人均生態協調系數；ef為人均生態足跡；ec為人均生態承載力。由于ef＞0，ec ＞0 故0 ＜D≤1.414，D越接近于1 表示區域社會經濟發展狀況與生態環境的協調性越差，系統穩定性越差，D越接近于1.414 表示區域社會經濟發展狀況與生態環境的協調性越好，穩定性越高，D等于1.414 時表示區域生態足跡與生態承載力協調，即生態需求與生態供給平衡[34]。

2.2.3 綜合生態系統服務的生態系統健康度

生態系統健康對生態系統韌性的提高有重要意義，健康的生態系統具有較好活力、彈性和組織性?；盍κ窍到y更新、運動或生產力的表征；組織指系統各組成部分之間交互的數量和多樣性；彈性則側重于系統在壓力存在時保持其結構和行為模式的能力[35]。生態系統健康評估模型（EHA）已被廣泛應用于區域生態系統安全與可持續評價。Peng 等認為當生態系統服務表現在更高水平時，生態系統更健康，在EHA 的基礎上結合了生態系統服務，構建了改進的生態系統健康評估模型（REHA）[36]。利用改進的生態系統健康評估模型對東海區大陸海岸帶復合生態系統的健康程度進行測度，衡量復合生態系統的適應能力與可持續發展潛力。REHA計算公式為：

式中：H為生態系統健康度；PH為生態系統的物理健康；ESV為生態系統提供的服務，生態系統服務中的碳固持、生境質量、水源涵養、土壤保持通過InVEST模型計算[37]。

生態系統物理健康包含生態系統活力、彈性、組織力三部分，由于各指標量綱不同需進行標準化處理，同時為避免指標乘積的放大效應，需進行開3次根號處理。計算公式如下：

式中：V、O、R分別為生態系統活力、組織力和空間實體的彈性。生態系統的活力V指生態系統的新陳代謝或初級生產力。生態系統的組織能力O指各組成部分之間交互的數量和多樣性。景觀異質性（LH）、景觀連通性（LC）和景觀形狀（LS）能夠反映景觀的多樣性與人類活動的影響。選擇香濃多樣性指數（SHDI）和香濃均勻度指數（SHEI）表示景觀異質性（LH），景觀分離度指數（DIVISION）、散布與并列指數（IJI）與蔓延度指數（CONTAG）表示景觀連通性（LC），周長面積分維數（PAFRAC）表示景觀形狀（LS）?？臻g異質性和景觀連通性在生態景觀格局中重要性均等且占主導地位，因此權重均設置為0.4，空間異質性中SHDI 和SHEI 權重相等，均設置為0.2。在景觀連通性中IJI 和CONTAG 比DIVISION 更重要，能夠反映景觀的聚集或破碎度，因此IJI 和CONTAG 設置為0.15，DIVISION 設置為0.1。景觀形狀指數權重設置為0.2。計算公式如下：

土地利用對生態系統彈性有重要影響[38-39]，空間實體的生態系統彈性通過對所有土地利用類型的加權生態系統恢復力系數來量化[36]。彈性包含生態系統對抵抗外部擾動、通過自組織維持系統內部穩定的特征及生態系統遭受破壞后恢復到原始狀態的能力。因此從抵抗和恢復兩個角度，參考相關研究[40]，對不同類型景觀的抵抗力與恢復力設定權重（表3）。

表3 不同地類抵抗力與恢復力

2.2.4 基于電路理論的景觀干擾連通度

景觀連通性是復合生態系統韌性的特征之一。電路理論可用于模擬物種在生態節點之間遷移擴散過程，物種在節點之間遷移的概率和路徑與節點間的累積電流值正相關。累計電流值越高，物種經過的概率越大，累計電流值可用于表示節點之間物質遷移、能量流動的強度，每個像元上的累積電流值受像元屬性與距不同生態節點距離影響，是各節點之間連通性的度量[41]。將建設用地核心區域設置為節點，脆弱度設為導電面，基于電路理論對區域連通性進行評價，反映人類活動對區域復合生態系統的干擾強度與空間分布。

2.2.5 序排列多邊形法

多維指標綜合測度常用的方法包括：多面體法、多邊形法、向量和法、加權求和法，以上方法在實際應用中具有等效性[42]，都可用于區域多維發展綜合測度評價。序排列多邊形法便于單元之間直觀對比，利于圖形表達，該方法以某固定點為原點，各指標由原點向外延伸，各線段代表不同的指標（分別為連通度、穩定度、脆弱度、健康度），線段長度表示指標數值大小，以序排列依次計算各線段及原點組成的三角形的面積，各三角形面積之和為綜合指數值。

式中：Rs 為復合生態系統韌性、CI為復合生態系統連通度、SI為穩定度、VI為脆弱度、HI為健康度，其中CI、VI為反向因子，需進行反向歸一化。a為韌性各因子之間的夾角，為90°。

3 結果分析

3.1 東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性年際變化

2001－2020 年東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性呈波動下降趨勢，2020 年韌性值較2001 年下降0.05。2001 年韌性值最高，2013 年韌性值最低，2001－2013 年韌性呈波動下降趨勢，2013－2020 年韌性呈波動上升趨勢。不同地區多年平均復合生態系統韌性值差異較大，多年平均韌性值由高到低依次為：寧德、福州、溫州、漳州、臺州、泉州、莆田、紹興、杭州、寧波、廈門、嘉興、上海。寧德多年韌性均值最高，為1.28；上海多年韌性均值最低，為0.61。上海生態用地面積較小，景觀類型以人工景觀為主，總生態赤字最大，生態協調系數最差，因此韌性值最低。

不同地區韌性值呈現不同的變化趨勢。2001年至2020 年，上海、杭州、溫州、嘉興、臺州、廈門、莆田、泉州、漳州、寧德的復合生態系統韌性呈波動下降趨勢，其中寧德韌性值下降最多。寧波、紹興、福州的復合生態系統韌性值呈上升趨勢，紹興韌性值增加最多。地理位置相近的區域韌性年均值變化趨勢相似。如：上海-嘉興、紹興-寧波、溫州-寧德、莆田-泉州（圖1）。

圖1 各地區及研究區韌性年均值變化

3.2 東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性空間演變

從像元尺度來看，韌性低值區主要分布在向海一側，高值區主要分布在向陸一側，北部韌性值較低，南部韌性值相對較高。低韌性區以點狀形式分布，2020 年相較于2001 年，較低韌性區域面積呈現擴張趨勢。研究區北部為淤泥質海岸，南部為基巖海岸，北部地區受圍墾影響，人類活動干擾持續向海推進，自然景觀逐漸演替為人工景觀，韌性低值區向海擴張，南部沿海地區受岸線性質限制，人類活動向陸側擴散，相較于2001年，2020年低韌性區由海向陸擴張（圖2）。

2001－2020 年，東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性值增加面積大于減少面積，沿海地區韌性值減小。不同變化趨勢區域按顯著性強度逐級分層分布，城市、居民點等人工干擾強烈的地區韌性減少，研究區南部向陸一側韌性增加，中部地區韌性降低，主要集中于寧德與溫州。韌性增加區域面積雖然較大，但增長的程度不及減少的程度，研究區內年均韌性呈下降趨勢（圖3）。

像元尺度新興冷熱點分布圖表示2001－2020年東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性熱點面積大于冷點面積，時空冷熱點分布具有明顯的區域差異，韌性低值聚集區即冷點區域主要分布于北部杭州灣沿岸及南部沿海地區，北部冷點區域呈面狀分布，南部冷點區域呈條帶狀分布，韌性高值聚集區即熱點區域集中在研究區西側，南部復合生態系統韌性熱點區域較北部熱點區域分布較廣。向海一側城市分布區以加強的冷點為主，表示20 年間城市分布地區韌性低值區越來越聚集，此外大規模城市核心區存在一些逐漸減少的冷點斑塊，表明城市中部分地區韌性略有提升（圖4）。

圖4 2001－2020年韌性時空冷熱點空間分布

3.3復合生態系統韌性海陸梯度地帶性

海岸帶地區受海陸相互作用，生態環境隨距海距離表現出不同的特征。根據距海岸線的距離將研究區分為0～20 km、20～40 km、40～60 km、60～80 km、80～100 km 和＞100 km 的區域。20 年間不同地區韌性多年平均值隨距海距離表現出先增后減的趨勢。距海0～80 km 的陸地區域，韌性多年平均值呈增加趨勢，距海岸線大于80 km 的陸地地區，韌性多年平均值呈下降趨勢。不同地區韌性年均值表現出不同的變化趨勢，距海岸線0～40 km的陸地區域，生態系統韌性呈下降趨勢，據海越近韌性下降趨勢越顯著。距海岸線40 km 以上的陸地區域20 年間韌性波動下降，下降趨勢減緩，2013 年后韌性年均值呈波動上升趨勢。距海岸線越遠的陸地區域韌性年均值上升趨勢越顯著。研究區沿海地區地勢平坦，城市密集且規模持續擴大，人類活動影響頻繁，在持續的高強度開發中，生態系統韌性較低，且呈下降趨勢。距海較遠的陸地區域海拔較高，山林廣布，山區不適宜人類活動開發，同時受生態環境保護政策影響，多年平均韌性水平較高。研究區距海岸線大于80 km的陸地區域主要分布在杭州，山谷地區城市規模仍在擴張，因此韌性多年平均值較距海岸線60～80 km的陸地區域低，但林區廣布，近年來政府注重生態環境保護，因此韌性年均值仍呈上升趨勢（圖5）。

圖5 距海岸線不同距離韌性年均值變化

3.4 不同土地利用類型的復合生態系統韌性

東海區大陸海岸帶土地利用類型以林地和耕地為主，各地類面積差異懸殊。2020 年林地占研究區面積62.58%，主要分布于研究區西側山區。耕地占比23.90%，主要分布于環杭州灣與南部沿海地區。不透水面占比9.90%，集中分布于沿海地區，研究區北部不透水面面積大于南部。2001－2020 年，研究區受圍墾影響，海水面積萎縮，陸地面積增加。除不透水面外，其余地類面積減少，其中耕地減少面積最大。20 年間土地利用變化類型主要為耕地轉不透水面、林地轉耕地、耕地轉林地。城市擴張是土地利用變化的主要因素（圖6）。

圖6 2001－2020年東海區大陸海岸帶土地利用變化

不同地類的復合生態系統韌性特征不同。土地利用類型的多年復合生態系統韌性均值由大到小依次為：灌木、林地、草地、耕地、水體、未利用地、海水、不透水面。耕地韌性年均值變化最小，穩定性最高，草地的韌性年均值年際變化最大，穩定性最差。林地的韌性較高、年均值年際變化較小，較為穩定，且面積最大，對維持區域復合生態系統韌性發揮主體作用（圖7）。

圖7 不同土地利用類型韌性年均值

3.5 復合生態系統韌性空間分異影響因素

根據復合生態系統的內涵及定量分析的可行性，從自然、社會、經濟方面確定9 種復合生態系統韌性影響因子，其中自然要素包括：地形位指數（TI）、凈初級生產力（NPP）、年均氣溫（TMP）、年降水量（PRE）；社會要素包括：人口密度（POP）、氣溶膠光學厚度（AOD）；經濟要素包括：GDP、第二產業占GDP比重（PS）、土地開發強度指數（LDI）。地理探測器可以揭示驅動因素對因變量空間分異的解釋能力，探測結果值越大，因子對因變量空間分異的解釋力越強。地理探測器的自變量為離散的類型量，以自然斷點法將各韌性因子分為5 類，分析各因子對復合生態系統韌性空間分異的影響程度[43]。

東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性空間分異的單因子解釋力中，20年中9個因子的顯著性水平均小于0.01，探測結果顯著。NPP對韌性空間分異的貢獻最大，多年平均值大于0.5，且呈波動增長趨勢，NPP較高的地區植被生長茂盛，人類活動干預較少，生態環境的自然屬性較強，韌性較高，NPP解釋力呈波動上升趨勢表示韌性空間分布特征越來越與NPP 分布重疊。GDP、TI、LDI對韌性空間分異的解釋力較為相似，3個因子的多年平均值均大于0.4，都呈波動上升趨勢，其中LDI的上升幅度最大。PRE、AOD、PS的解釋力年際變化幅度較大，呈波動下降趨勢，POP、TMP 的變化較為穩定、POP的多年平均值大于0.2，呈波動上升趨勢，TMP的解釋力呈波動下降趨勢。復合生態系統韌性因子多年平均解釋力由大到小依次為：NPP、GDP、LDI、TI、PRE、POP、AOD、PS、TMP（圖8）。

圖8 2001－2020年韌性因子解釋力變化

交互探測用于判斷兩因子之間的交互作用，即兩因子共同作用時是否會增加或減弱對因變量空間分異的解釋力。2001 年PRE 和NPP 交互解釋力值最高，相互作用最強烈、TMP 和AOD 的交互解釋力值最低，相互作用最弱。2010 年NPP 和GDP 的交互解釋力值最高，增強作用最顯著，TMP 和PS 的交互作用最低，雖為非線性增強型但增強作用最弱。2015 年NPP 與GDP 的交互解釋力最大，PS與AOD的交互解釋力最小。2020年交互作用中NPP 與GDP 的交互解釋力最大，TMP 與AOD的交互解釋力最小。

2001－2020 年東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性多因子的交互解釋力均為增強型，16 種多因子交互作用減弱，TMP 與AOD 的交互解釋力下降最多，POP與LDI的交互解釋力增加最多，NPP與GDP 的交互解釋力最大，TMP 與AOD、TMP 與PS的交互解釋力較?。▓D9）。

圖9 2001－2020年韌性因子交互作用與變化

4 結論

本研究基于景觀生態視角，綜合多源數據構建東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性評價體系，從脆弱度、穩定度、健康度、連通度等方面對東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性進行長時序的定量測度與評估，分析復合生態系統韌性時空演變特征，探究影響韌性空間分異的因素，為區域生態安全與可持續發展提供參考。主要結論如下：（1）2001－2020 年，東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性呈波動下降趨勢，空間差異顯著，海側韌性較低，陸側韌性較高。北部韌性低值區呈片狀分布，面積較大，向海推進，南部低值區呈條帶狀分布，向陸擴張。（2）東海區大陸海岸帶復合生態系統韌性空間分布具有顯著的海陸梯度地帶性，復合生態系統韌性隨距海岸線距離增加波動增長，2001－2020 年，距海岸線較近的地區韌性下降幅度較大，距海岸線較遠的地區韌性下降幅度較小。（3）土地利用類型中林地面積最大、復合生態系統韌性值較高、年際變化較小，較為穩定，是維持區域復合生態系統韌性的主體。（4）反映人類活動分布范圍的因素對復合生態系統韌性的空間分異影響越來越大。復合生態系統韌性空間分異影響因子中年均氣溫、年降水量、第二產業占GDP 比重、氣溶膠光學厚度的解釋力逐年下降，凈初級生產力、地形位指數、GDP、土地開發強度、人口密度的解釋力波動上升。凈初級生產力與GDP的交互解釋力最大。